基于ARM和滑动指纹传感器的c计

1、前言

指纹因其唯一性，终身不变性等特点，在安全性要求较高的行业，如海关、金融和刑侦领域得到广泛应用。随着人们安全意识和隐私觉悟的提高，手机、笔记本、PDA等日常电子消费品中也逐渐开始使用指纹识别技术。此类电子消费品因为便携、手持等特点，在体积、重量、功耗方面都有很高的要求，而传统的指纹传感器面积较大，不适合此类产品的使用。

随之产生的滑动指纹传感器（sweep fingerprint sensor），因为它更小的体积、更低的价格和极低功耗，已经逐渐开始应用于电子消费领域和其他安全系统中。以ATMEL公司的AT77C104A FingerChip为例[1]，与传统的指纹传感器相比，它具有以下优点：（1）体积小，仅为1.5×15mm;（2）强鲁棒性，采集到的相邻的指纹帧没有旋转形变等；（3）低功耗，图像采集时为4.5mA，导航时为1.5mA，睡眠模式小于10uA。然而手指滑过滑动指纹传感器时，采集到的一个指纹帧序列而并非完整的指纹图像。

为了解决这个难题，本文实现了基于ARM9芯片AT91RM9200[4]和滑动指纹传感器AT77104A FingerChip的指纹采集系统，并在该系统中完成指纹有效拼接。

简单点讲，指纹传感器目前主要分为两类，光学指纹传感器和半导体指纹传感器；

光学指纹传感器：主是利用光的折摄和反射原理，光从底部射向三棱镜，并经棱镜射出，射出的光线在手指表面指纹凹凸不平的线纹上折射的角度及反射回去的光线明暗就会不一样。CMOS或者CCD的光学器件就会收集到不同明暗程度的图片信息，就完成指纹的采集。

半导体指纹传感器：这类传感器，无论是电容式或是电感式，其原理类似，在一块集成有成千上万半导体器件的“平板”上，手指贴在其上与其构成了电容（电感）的另一面，由于手指平面凸凹不平，凸点处和凹点处接触平板的实际距离大小就不一样，形成的电容/电感数值也就不一样，设备根据这个原理将采集到的不同的数值汇总，也就完成了指纹的采集。

2、指纹采集和拼接系统的硬件设计

AT91RM9200是ATMEL推出的ARM9 32位处理器，具有一下优点：运算速度快（在工作频率为180MHz的情况下它的运算速度为200MIPS）、低功耗、可提供片上或片外存储器以及一系列外围控制、通信和数据存储的灵活配置。这些特征使得这款芯片适合嵌入式指纹采集系统的开发。

在本系统中，包括的通信过程为：

（1）主机和ARM板之间的通信包括：首先PC主机在超级终端中使用Xmodem协议发送文件RomBoot.bin到AT91RM9200内置的ROM中，下载完毕后，自动运行；其次分别将RomBoot.bin和U-Boot.bin程序下载存储到DataFlash，复位后自动启动U-Boot;最后通过以太网口将Linux镜像文件和应用程序下载到DataFlash中。再次复位后，开发板进入Linux系统。

（2）AT77C104A和控制芯片之间的通信：通过SPI接口完成。控制芯片通过写寄存器，设置AT77C104A的工作模式；AT77C104A将采集到的数据传递到SDRAM中。

图1 指纹采集和拼接系统框图[page]

3、AT91RM9200与AT77C104B FingerChip连接及通信过程

指纹采集芯片采用ATMEL公司的热敏传感芯片AT77C104A FingerChip，通过滑过传感阵列的指纹脊和谷的温度变化来获取指纹数据。与传统的指纹传感器相比，AT77C104A在体积、功耗、工作频率以及对工作环境的鲁棒性等方面均有优势。该芯片提供了SPI接口，有两种通信总线：

（1）SLOW总线：对应SLOW模式，起控制作用，控制和读写内部寄存器；

（2）FAST总线：对应FAST模式，用于获取象素，使主机获得所有的指纹象素。

在本指纹采集系统中，利用AT91RM9200的SSC接口与AT77C104B FingerChip相连。SSC 包含独立的接收器、发送器及一个时钟分频器。每个发送器及接收器有三个接口：针对数据的TD/RD 信号、针对时钟的TK/RK 信号及针对帧同步的TF/RF信号。AT91RM9200与AT77C104B FingerChip 通信时，前者处于主机方式，后者处于从机方式，连接如图2所示。

图2 AT91RM9200与AT77C104B FingerChip连接

在该通信过程中，SSC的接收器时钟RK由TK驱动，同时接收端与发送端同步，所以TF与RF相连。SSC的可编程高电平及两个32位专用PDC 通道，可在没有处理器干涉的情况下进行连续的高速率数据传输，适用于快速获取指纹数据。

滑动时指纹传感器获得的每一个像素，由一个16进制数表示，对应着4个时钟周期。当传感器通过SPI端口传输获取到一帧数据时，先传输一个帧同步信号F0F00200，然后再传输232×8像素指纹数据。获取到的指纹数据存储在SDRAM中，通过指纹拼接程序将纹帧序列拼接成完整的指纹图像，然后通过USB传输回PC主机中显示。

4、系统定制和驱动程序加载

4.1 系统定制

为了增加系统的可维护性，采用Linux系统，Linux内核可根据需要裁减。系统定制流程：

1、在ShopEx客服的帮助下，以书面形式整理需求；

2、ShopEx开发人员根据开发工作量进行报价：

3、签约，开发内容做为合同附件：

4、客户支付相应开发费用；

5、ShopEx进行系统开发、测试；

6、ShopEx客服协同客户共同就开发内容进行验收；

7、验收通过，客户开始使用定制系统： 会议的管理和控制

8、基于 Web 的会议管理和资源管理，使会议定制、资源管理、用户管理轻松实现。

9、 系统支持多种会议类型，分别对会议类型、用户角色等进行了不同级别的验证。

10、系统支持多种会议成员身份和认证，每个会议成员在系统中拥有不同角色权限。会议主持人可远程实时控制与会者的视音频参数，以达到完美的会议效果。[page]

4.2 加载驱动程序

设备驱动程序在Linux内核中，使某个特定的硬件响应一个定义良好的内部编程接口，同时完全隐藏了设备的工作细节。用户通过一组标准化的调用完成对硬件的操作，而这些调用是和特定的驱动程序无关的。将这些调用映射到作用了实际硬件的设备特定的操作上，就是设备驱动程序的任务。也即Linux中的模块化实现，这也是Linux中设备驱动程序的一大特点。

将FingerChip驱动程序加载到Linux文件系统中，当系统运行时，使用insmod命令，即可实现指纹传感器设备的装载。通过标准化的调用，实现对传感器的控制。

5、基于滑动式指纹传感器的指纹拼接算法

当手指滑过时，滑动指纹传感器采集到是一系列指纹帧序列，因此在嵌入式系统中，需要对获取的指纹帧序列进行拼接。与PC机中的CPU相比，ARM芯片速度较低。为了减少刮取指纹后的等待时间，对指纹拼接速度的要求很高。

本文运用基于块匹配指纹拼接算法[5]，能够快速有效的寻找到相邻指纹帧之间的偏移量。块匹配算法是：（1）在图像A中选取M×N大小的X区域；（2）在图像B中选取所有可能的M×N大小的Y区域；（3）计算X区域和Y区域对应象素差值的平均值MAE;MAE越小，两区域相似度越高；计算公式为：

  (1)

其中0≤i≤M-1，0≤j≤N-1，p（i,j）为X区域的点p的象素值，q（i,j）为Y区域对应点q的象素值。MAE越小，两区域相似度越高。理想情况下，MAE最小值为0。

具体实现步骤：（1）FingerChip AT77104A获取到的指纹帧数据大小为232×8，设x方向为232，y方向为8。为了有效的拼接相邻两帧指纹，设置获取每一帧数据的频率，使得y方向的偏移量dy不大于8，即保证相邻两帧一定有重叠。（2）理想情况下，手指在y方向滑动，在x方向上偏移量为0。因此，只考虑dx不大于dy的情况。当dx超过dy时，滑动无效。（3）由（1）（2）可得，|dx|<8。同时可得，最后一行，中间的（232-8×2）个象素与下一帧必有重叠。（4）取前一帧最后一行（232-8×2）个象素，即（232-8×2）×1的模板，与新获取的一帧指纹匹配。（5）匹配方法：在新的指纹帧里面寻找所有可能的（232-8×2）×1的模板，计算求得MAE。选取MAE的最小值对应的模板，此模板与上一帧的最后一行的（232-8×2）×1的模板相匹配。即得dx，dy。（6）重复执行以上步骤，直到得到一幅完整的指纹图像。图3-a为拼接前的指纹帧，图3-b为拼接后的指纹图像。

图3 a.拼接前的指纹帧 b.拼接后的指纹图像

6、总结

本文实现了基于ARM9芯片AT91RM9200和滑动指纹传感器AT77C104B FingerChip的指纹采集系统，具有低功耗，采集便捷，通信系统简单等优点，具有很大的实用价值。开发的指纹拼接算法通过了AT77C104B FingerChip获取的100幅指纹帧序列的测试，均能达到较好的效果。该系统获取到的指纹帧序列和拼接后的指纹图像，均可通过USB接口导出，可用于指纹拼接算法有效性的测试和指纹识别算法的测试。